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我正在学习 OPENMP 并编写了以下代码来解决 nqueens 问题。

//Full Code: https://github.com/Shafaet/Codes/blob/master/OPENMP/Parallel%20N-  Queen%20problem.cpp
int n;

int call(int col,int rowmask,int dia1,int dia2)
{
    if(col==n) 
    {
        return 1;

    }
    int row,ans=0;
    for(row=0;row<n;row++)
    {
        if(!(rowmask & (1<<row)) & !(dia1 & (1<<(row+col))) & !(dia2 & (1<<((row+n-1)-col))))
        {           
            ans+=call(col+1,rowmask|1<<row,dia1|(1<<(row+col)), dia2|(1<<((row+n-1)-col)));
        }
    }
    return ans;

}

double parallel()
{
    double st=omp_get_wtime();
    int ans=0;
    int i;
    int rowmask=0,dia1=0,dia2=0;
     #pragma omp parallel for reduction(+:ans) shared(i,rowmask)
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        rowmask=0;
        dia1=0,dia2=0;
        int col=0,row=i;
        ans+=call(1,rowmask|1<<row,dia1|(1<<(row+col)), dia2|(1<<((row+n-1)-col)));
    }
    printf("Found %d configuration for n=%d\n",ans,n);
    double en=omp_get_wtime();
    printf("Time taken using openmp %lf\n",en-st);
    return en-st;

}
double serial()
{

    double st=omp_get_wtime();
    int ans=0;
    int i;
    int rowmask=0,dia1=0,dia2=0;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        rowmask=0;
        dia1=0,dia2=0;
        int col=0,row=i;
        ans+=call(1,rowmask|1<<row,dia1|(1<<(row+col)), dia2|(1<<((row+n-1)-col)));
    }
    printf("Found %d configuration for n=%d\n",ans,n);
    double en=omp_get_wtime();
    printf("Time taken without openmp %lf\n",en-st);
    return en-st;

}
int main()
{
    double average=0;
    int count=0;
    for(int i=2;i<=13;i++)
    {
        count++;
        n=i;

        double stime=serial();
        double ptime=parallel();
        printf("OpenMP is %lf times faster for n=%d\n",stime/ptime,n);
        average+=stime/ptime;
        puts("===============");
    }
    printf("On average OpenMP is %lf times faster\n",average/count);
    return 0;

}

并行代码已经比普通代码快，但我想知道如何使用 openmp pragma 对其进行更多优化。我想知道为了更好的性能我应该做什么，不应该做什么。

提前致谢。

（请不要建议任何与并行编程无关的优化）

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2 回答 2

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您的代码似乎使用了经典的回溯 N-Queens 递归算法，这对于 N-Queens 求解来说并不是最快的，但（由于简单）在练习并行基础知识方面是最生动的。话虽这么说：这非常简单，因此您不会期望它自然地展示许多高级 OpenMP 手段，除了基本的“并行”和缩减。

但是，就您正在寻找学习并行性并且可能是为了更清晰和更好的学习曲线而言，还有一个（在许多可能的）实现中可用，它使用相同的算法，但在教育方面往往更具可读性和生动性看法：

void setQueen(int queens[], int row, int col) {
//check all previously placed rows for attacks
for(int i=0; i<row; i++) {
   // vertical attacks
   if (queens[i]==col) {
       return;
   }

   // diagonal attacks
   if (abs(queens[i]-col) == (row-i) ) {
      return;
   }
}

// column is ok, set the queen
queens[row]=col;
if(row==size-1) {
#pragma omp atomic
    nrOfSolutions++;  //Placed final queen, found a solution
}
else {
     // try to fill next row
     for(int i=0; i<size; i++) {
         setQueen(queens, row+1, i);
     }
}
}

//Function to find all solutions for nQueens problem on size x size chessboard.
void solve() {
#pragma omp parallel for
    for(int i=0; i<size; i++) {
         // try all positions in first row
         int * queens = new int[size];  //array representing queens placed on a chess board.  Index is row position, value is column.
         setQueen(queens, 0, i);
         delete[](queens);
     }
}

此给定代码是Intel Advisor XE示例之一（适用于 C++ 和 Fortran）；给定示例的并行化方面在给定的并行编程书的第 10 章中进行了非常详细的讨论（实际上，给定的章节只是使用 N-Queens 来演示如何使用工具来并行化串行代码）。

鉴于 Advisor n-queens 示例使用与您的算法基本相同的算法，但它用简单并行 for + atomic 的组合替换了显式归约。预计此代码效率较低，但更“程序化”和“教育性”，因为它展示了“隐藏”的数据竞争。如果您上传给定的示例代码，您实际上会发现 4 个使用 TBB、Cilk Plus 和 OpenMP（OMP 用于 C++ 和 Fortran）的等效 N-Queens 并行实现。

于 2013-09-30T18:42:52.490 回答
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我知道我参加聚会有点晚了，但是您可以使用任务队列进行进一步优化。（结果快了大约 7-10%）。不知道为什么。这是我正在使用的代码：

#include <iostream>  // std::cout, cin, cerr ...
#include <iomanip>   // modify std::out
#include <omp.h>

using namespace std;

int nrOfSolutions=0;
int size=0;

void print(int queens[]) {
  cerr << "Solution " << nrOfSolutions << endl; 
  for(int row=0; row<size; row++) {
    for(int col=0; col<size; col++) {
      if(queens[row]==col) {
  cout << "Q";
      }
      else {
  cout << "-";
      }
    }
    cout << endl;
  }
}

void setQueen(int queens[], int row, int col, int id) {

  for(int i=0; i<row; i++) {
    // vertical attacks
    if (queens[i]==col) {
      return;
    }
    // diagonal attacks
    if (abs(queens[i]-col) == (row-i) ) {
      return;
    }
  }

  // column is ok, set the queen
  queens[row]=col;

  if(row==size-1) {


    // only one thread should print allowed to print at a time
    {
      // increasing the solution counter is not atomic
#pragma omp critical
      nrOfSolutions++;
#ifdef _DEBUG
#pragma omp critical
      print(queens);
#endif
    }

  }
  else {
    // try to fill next row
    for(int i=0; i<size; i++) {
      setQueen(queens, row+1, i, id);
    }
  }
}

void solve() {
  int myid=0 ;

#pragma omp parallel
#pragma omp single
  {
      for(int i=0; i<size; i++) {
/*
#ifdef _OMP //(???)
  myid = omp_get_thread_num();  
#endif
#ifdef _DEBUG
  cout << "ThreadNum: " << myid << endl ;
#endif
  */
  // try all positions in first row
  // create separate array for each recursion
  // started here
#pragma omp task
    setQueen(new int[size], 0, i, myid);
      }
    }
}

int main(int argc, char*argv[]) {

  if(argc !=2) {
    cerr << "Usage: nq-openmp-taskq boardSize.\n";
    return 0;
  }

  size = atoi(argv[1]);
  cout << "Starting OpenMP Task Queue solver for size " << size << "...\n";

    double st=omp_get_wtime();
    solve();

    double en=omp_get_wtime();
    printf("Time taken using openmp %lf\n",en-st);

  cout << "Number of solutions: " << nrOfSolutions << endl;

return 0;
}
于 2016-01-09T11:33:52.333 回答